- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT04313803
CGM im Utah Valley (CGM)
Ausweitung der kontinuierlichen CGM-Nutzung zur Verbesserung der Ergebnisse in kürzerer Zeit in Kliniken im Utah Valley
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Überblick
Ungefähr 30 Millionen Amerikaner oder 9 % der Bevölkerung leiden an Diabetes, einem Zustand, bei dem eine Person nicht genug Insulin produziert oder der Körper sein eigenes nicht verwenden kann, um den Blutzuckerspiegel effektiv zu kontrollieren. Unsachgemäßes Diabetes-Management ist mit schweren Komorbiditäten verbunden, darunter: Herzerkrankungen, Schlaganfall, Nierenerkrankungen, Augenprobleme, Zahnerkrankungen, Nervenschäden und Probleme mit der Vaskularität. Die Epidemie stellt weiterhin Systeme wie Intermountain Healthcare, eine Accountable Care Organization (ACO), vor Herausforderungen, da Diabetes 327 Milliarden US-Dollar pro Jahr (das entspricht 1 US-Dollar pro 7 ausgegebenen US-Dollar) für die Gesundheitsversorgung in den Vereinigten Staaten kostet. Darüber hinaus haben Menschen mit diagnostiziertem Diabetes durchschnittliche medizinische Ausgaben in Höhe von 16.752 USD pro Jahr, von denen etwa 9.601 USD direkt dem Diabetes zugeschrieben werden. Neue Behandlungsoptionen sind erforderlich, um die Gesundheit der Bevölkerung zu verwalten, insbesondere angesichts der Tatsache, dass bei 84 Millionen Erwachsenen Prädiabetes diagnostiziert wurde.
Um die körperliche, wirtschaftliche und soziale Belastung durch Diabetes zu verringern, haben mehrere Gesundheitssysteme den Einsatz von Telemedizin zur Überwachung des Glukosespiegels evaluiert. In einer früheren Metaanalyse zeigten die Autoren, dass telemedizinische Interventionen zu einer kleinen, aber signifikanten Verbesserung der Hämoglobin-A1c (HbA1c)-Spiegel im Vergleich zur üblichen Behandlung führten (mittlere Differenz: -0,55, 95 %-KI: -0,73 bis -0,36). Das Ontario Health Technology Advisory Committee zeigte auch, dass die von ihnen verwendeten Blutzucker-Telemonitoring-Technologien zu Hause zu einer statistisch signifikanten Senkung des HbA1c-Werts von ~0,50 % im Vergleich zur üblichen Behandlung führten, wenn sie ergänzend zu einer breiter angelegten telemedizinischen Initiative für Erwachsene mit Typ-2-Diabetes eingesetzt wurden.
1.2 Frühere Arbeiten
Intermountain Healthcare führte eine Pilotstudie in den Reimagine Primary Care (RPC)-Kliniken durch, um zu bewerten, ob sechs Monate CGM die Patientenergebnisse verbessern könnten (IRB #1050955). Insgesamt 99 Patienten blieben für den gesamten Zeitraum eingeschrieben (n = 50 CGM, n = 49 Standardbehandlung (SOC)), und die Daten zeigten eine Verbesserung der Glukosewerte, weniger Termine in der Grundversorgung und bei Fachärzten, eine Reduzierung der Notaufnahme (ED) Begegnungen, weniger bestellte Labore und eine kumulative Verbesserung des Body-Mass-Index (BMI). Darüber hinaus gaben fast alle Teilnehmer an, bereit zu sein, sich an einem weiteren zukünftigen Pilotprojekt zu beteiligen, und die enormen Verbesserungen wurden der Nutzung von Echtzeitdaten durch die Probanden zugeschrieben.
Primäranalysen
Pflegekosten für kostenpflichtige Patienten (insbesondere PMPM-Einsparungen)
Sekundäranalysen
Häufigkeit hypoglykämischer Ereignisse, Inanspruchnahme der Gesundheitsversorgung pro Anzahl stationärer/ambulanter Besuche, Pflegekosten, aktuelle HEDIS-Leistung bei Diabetes und Verhaltensgesundheitsmaßnahmen, Codierungsspezifität für Diabetes, Notaufnahmebesuch pro 1000, insgesamt und für Patienten mit Diabetes.
Machtanalysen
Daten von IRB Nr. 1050955 haben signifikante Änderungen bei Kosten, Pflege und Nutzung mit nur einer Stichprobe von 50 CGM-Benutzern gezeigt. Die Effektgröße wird derzeit vom Studienstatistiker berechnet, aber die meisten Ergebnisvariablen, die CGM mit dem Standardbehandlungsgerät vergleichen, waren p < 0,05. Angesichts der Tatsache, dass dies nun eine viel größere Population und eine 30-fache Zunahme der Teilnehmer umfassen wird, werden die Ermittler über ausreichende Befugnisse verfügen, um Unterschiede abzuleiten, falls sie auftreten sollten.
Studientyp
Einschreibung (Voraussichtlich)
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Elizabeth Joy, MD, MPH
- Telefonnummer: (801) 442-3721
- E-Mail: liz.joy@imail.org
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Brad Isaacson, PhD, MBA, MSF, PMP
- Telefonnummer: (801) 442-5737
- E-Mail: brad.isaacson@imail.org
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten (18–80 Jahre) mit Typ-II-Diabetes mit einem HbA1c-Wert ≥6,5 %, die in fünf Kliniken von Intermountain Healthcare im Utah Valley behandelt wurden. Patienten müssen Zugang zu einem Smartphone haben, um Anwendungen herunterzuladen, über Bluetooth-Fähigkeiten für die gemeinsame Nutzung von Daten zu verfügen und die Daten ihrer kontinuierlichen Glukoseüberwachung (CGM) zu protokollieren/einzusehen.
Ausschlusskriterien:
- Schwangere Patienten, die nicht als Diabetiker auf Grundlage der A1c-Werte eingestuft wurden und die älter als 17 oder ≥ 81 Jahre sind oder bei denen Demenz diagnostiziert wurde.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
---|---|
Amerikanische Gabel
CGM-Nutzungsmonate 1 und 3
|
Dexcom CGM-System
|
Zentrales Orem
CGM-Nutzung für Monat 1
|
Dexcom CGM-System
|
North Canyon, Saratoga Springs und Lehi
CGM-Nutzung für 1-3 Monate
|
Dexcom CGM-System
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
---|---|---|
Pflegekosten für kostenpflichtige Patienten (insbesondere PMPM-Einsparungen)
Zeitfenster: 1. April 2020 - 30. April 2021
|
Messen Sie für jeden Patienten die gesamten variablen Kosten der damit verbundenen Gesundheitsdienste und Besuche.
Vergleichen Sie dann die Verteilung der Kosten zwischen randomisierten Gruppen mit dem Wilcoxon-Rangsummentest, einem nichtparametrischen Analogon des Student-t-Tests.
|
1. April 2020 - 30. April 2021
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
---|---|---|
Die Anzahl der Besuche in der Grundversorgung, bei Fachärzten und Notaufnahmen oder Krankenhausaufenthalten für diejenigen, die CGM verwenden, im Vergleich zur historischen Nutzung und der breiteren T2DM-Kohorte innerhalb von Intermountain Healthcare.
Zeitfenster: 1. April 2020 - 30. April 2021
|
Häufigkeit hypoglykämischer Ereignisse und Inanspruchnahme der Gesundheitsversorgung pro Zählung der stationären/ambulanten und Notaufnahmebesuche pro 1000 Rate, insgesamt und für Patienten mit Diabetes
|
1. April 2020 - 30. April 2021
|
Bewertung der HEDIS-Leistung für diejenigen, die CGM verwenden, im Vergleich zur historischen Nutzung und der breiteren T2DM-Kohorte innerhalb von Intermountain Healthcare.
Zeitfenster: 1. April 2020 - 30. April 2021
|
Aktuelle HEDIS-Leistung zu Diabetes und Maßnahmen zur Verhaltensgesundheit
|
1. April 2020 - 30. April 2021
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Mitarbeiter
Ermittler
- Hauptermittler: Elizabeth Joy, MD, MPH, Intermountain Health Care, Inc.
- Studienleiter: Brad Isaacson, PhD, MBA, MSF, PMP, Intermountain Health Care, Inc.
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Lee PA, Greenfield G, Pappas Y. The impact of telehealth remote patient monitoring on glycemic control in type 2 diabetes: a systematic review and meta-analysis of systematic reviews of randomised controlled trials. BMC Health Serv Res. 2018 Jun 26;18(1):495. doi: 10.1186/s12913-018-3274-8.
- Ekhlaspour L, Mondesir D, Lautsch N, Balliro C, Hillard M, Magyar K, Radocchia LG, Esmaeili A, Sinha M, Russell SJ. Comparative Accuracy of 17 Point-of-Care Glucose Meters. J Diabetes Sci Technol. 2017 May;11(3):558-566. doi: 10.1177/1932296816672237. Epub 2016 Oct 3.
- Verkuilen J. Explanatory Item Response Models: A Generalized Linear and Nonlinear Approach by P. de Boeck and M. Wilson and Generalized Latent Variable Modeling: Multilevel, Longitudinal and Structural Equation Models by A. Skrondal and S. Rabe-Hesketh. Psychometrika. 2006 Jun;71(2):415-418. doi: 10.1007/s11336-005-1333-7. No abstract available.
- Fong Y, Rue H, Wakefield J. Bayesian inference for generalized linear mixed models. Biostatistics. 2010 Jul;11(3):397-412. doi: 10.1093/biostatistics/kxp053. Epub 2009 Dec 4.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (ERWARTET)
Primärer Abschluss (ERWARTET)
Studienabschluss (ERWARTET)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
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Schlüsselwörter
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Andere Studien-ID-Nummern
- IHC IRB#: 1051315
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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